如何用pivot_longer拆分带时间后缀列生成指定长格式数据？

需求说明 #

现有宽格式数据框，部分列名以_0m、_6m、_12m为后缀表示数据采集月份，需要用pivot_longer转换为长格式，生成Month列（取值为0m、6m、12m），同时保留test1和score列存储对应人员、月份的结果。

宽格式数据 #

wide = data.frame(id = c(1:5),
                 agree = c("y","n","n","y","y"),
                 test1_0m = c(2,3,4,3,5),
                 test1_6m = c(3,5,2,6,7),
                 test1_12m = c(6,7,8,4,5),
                 score_0m = c(55,44,33,22,11),
                 score_6m = c(77,66,55,44,33),
                 score_12m = c(99,88,77,66,55))

错误尝试代码 #

wide%>%
  pivot_longer(cols = contains("_"), 
               names_to = c("Month", ".value"), 
               names_pattern = "(.*\\_)(.*)",
               values_drop_na = TRUE )

期望输出 #

long
   id agree Month test1 score
1   1     y    0m     2    55
2   2     n    0m     3    44
3   3     n    0m     4    33
4   4     y    0m     3    22
5   5     y    0m     5    11
6   1     y    6m     3    77
7   2     n    6m     5    66
8   3     n    6m     2    55
9   4     y    6m     6    44
10  5     y    6m     7    33
11  1     y   12m     6    99
12  2     n   12m     7    88
13  3     n   12m     8    77
14  4     y   12m     4    66
15  5     y   12m     5    55

正确解法 #

错误核心在于两点：

1. names_to顺序错误：.value对应要保留的列名（test1、score），需放在Month之前；
2. 正则分组逻辑错误：原正则(.*\\_)(.*)会把包含下划线的内容归为第一组，而我们需要将下划线前的字段名（如test1）作为第一组对应.value，下划线后的月份（如0m）作为第二组对应Month。

正确代码如下：

library(tidyr)

wide %>%
  pivot_longer(
    cols = contains("_"),
    names_to = c(".value", "Month"),
    names_pattern = "(.*)_(.*)",
    values_drop_na = TRUE
  )

运行后即可得到期望的长格式数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark Davies